而且在並行计算环境下，如何確保不同的计算节点能够同步且均匀地生成隨机数，也是一个棘手的问题。
不同节点的计算速度、时钟同步等差异都可能导致生成的隨机数不一致，进而影响密钥生成时间。
此外，模冪运算作为rsa算法中的核心运算部分，其计算复杂度较高，对於计算资源的需求较大。
如果计算资源分配不合理，比如某些节点负载过重，而其他节点资源閒置，
就可能导致某些密钥的生成时间过长，从而使整体的密钥生成时间分布出现偏差。
熵源数据分布不符合均匀分布模型的问题更是错综复杂。
而熵源数据的质量直接关係到密钥的隨机性和安全性。
理论上的均匀分布模型要求熵源数据在整个取值空间中均匀分布，但在实际应用中，受到多种因素的干扰，很难达到这种理想状態。
可能是由於熵源的选择本身存在问题，例如选用的熵源信號不稳定、受到外界干扰等，又或者在数据的採集和处理过程中存在误差。
数据採集的採样率、测量精度等因素可能与理论模型不匹配，导致採集到的数据本身就存在一定的偏差。
而在后续的数据处理环节，如数据的过滤、缩放等操作，如果算法设计不合理或者参数设置不当，也可能进一步放大这种偏差，使得熵源数据呈现出不符合均匀分布模型的情况。
要准確地定位和解决这些问题，不仅需要对rsa算法的理论原理有深刻的理解，还需要具备丰富的实践经验和强大的数据处理分析能力。
在面对海量的实验数据时，要从错综复杂的数据中找出导致问题的关键因素，就如同在茫茫大海中寻找一颗微小的珍珠，需要对每一个数据点、每一个计算环节进行细致入微的检查和分析才行，
“老齐，现在这种情况，我们该不会又要调人吧？”龙科院的专家说道。
齐耀摇头：“现在调再多的人也无济於事，因为问题的根源没找到，就算增加人手也只是盲目地在海量数据里乱撞，找不到真正的方向。”
齐耀和专家想了一阵，没个头绪，只好到隔壁的沙发上去休息一会儿了。
两人正要眯看眼晴睡一会儿时，突然戴鑫衝进了休息室里面。
“导儿！周宇他他找到是什么问题了！”
齐耀和专家猛地睁开眼，眼中满是难以置信和震惊。
齐耀一个鲤鱼打挺坐了起来，三步並作两步衝到戴鑫跟前，急切地问道：“真的吗？快说说，到底是怎么回事！”
戴鑫都看傻了。
他印象中的导儿什么时候这么矫健过？
戴鑫喘著粗气，还不等两人把话说完，便激动地说道：“导儿，你们自己去问吧，周宇刚才说的，我没记住。”
齐耀：
在龙科院专家面前真的丟了个脸了。
现在他也没心思和戴鑫计较，直接去了走到了隔壁。
